基于神经网络法的多层空间框架结构的损伤检测
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8页 |
| ·结构损伤识别技术在国内外的发展 | 第8-9页 |
| ·损伤识别技术的分类 | 第9-13页 |
| ·本文的主要内容 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 2 模态分析理论 | 第14-16页 |
| 3 人工神经网络 | 第16-29页 |
| ·生物神经元 | 第16-17页 |
| ·人工神经元结构模型 | 第17-20页 |
| ·神经网络的互连模式 | 第20-21页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第21-22页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第22页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第22-23页 |
| ·BP神经网络 | 第23-28页 |
| ·BP网络结构 | 第23页 |
| ·BP网络学习规则 | 第23-26页 |
| ·改进的BP算法 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 数值模拟 | 第29-47页 |
| ·模态分析与神经网络训练软件 | 第29-31页 |
| ·ANSYS软件简介 | 第29页 |
| ·ANSYS模态分析简介 | 第29-30页 |
| ·ANSYS模态分析的过程 | 第30页 |
| ·MATLAB与神经网络工具箱 | 第30-31页 |
| ·神经网络的训练过程 | 第31页 |
| ·框架结构模型计算 | 第31-46页 |
| ·训练样本的获取 | 第32-34页 |
| ·网络的训练过程 | 第34-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 实验分析 | 第47-55页 |
| ·实验模型 | 第47-48页 |
| ·实验设备及连接示意图 | 第48-49页 |
| ·实验过程 | 第49-50页 |
| ·网络训练 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·主要内容与结论 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 7 致谢 | 第57-58页 |
| 8 参考文献 | 第58-60页 |
